在当前水资源匮乏的背景下,水资源的浪费情况越来越严重,而地下供水管道的漏水不仅会造成水资源浪费还会影响人们的正常生产和生活。近几年,国内外在漏水监测领域的发展现状表明:大多数的漏水监测方法主要借助低功耗、低成本、自组织能力强的无线传感器节点,但节点本身存在着存储有限、能量不足等问题,因此节点采集的漏水信号在传输过程中会丢失部分有效信息。经过研究发现,压缩感知理论作为一种新兴的采样理论,可以弥补节点存在的不足,有效解决信号采集过程中产生的问题,因此提出使用压缩感知理论来解决信号采集过程出现的问题。本文针对上述问题,主要的研究内容如下:（1）通过前期调研,发现地下供水管道漏水声信号具有两个重要的特性:时变性和低频性,即处在低频段的信号随时间不同而产生变化,因此需要对信号进行预处理,并通过实验验证分帧加窗的方法更适合对地下供水管道漏水声信号进行预处理。（2）在对信号预处理后,结合信号的特性,通过多组对比仿真实验选出适合处理该信号的稀疏基、观测矩阵和重构算法,找到一套理论上适合处理地下供水管道漏水声信号的压缩感知方法,并对重构算法提出了改进思路:在初始化残差时,令残差等于自适应滤波后的最佳输出,这样可以在减少噪声干扰的同时保留更多的低频信号,利于重构的结果,这一改进方法有效提高了重构成功率,得到漏水信息的重构信号。（3）为了在硬件上实现压缩感知理论,对节点采集的实际信号作进一步的处理研究,需要降低运算复杂度,因此构造了适合在硬件上实现的观测矩阵:将满足高斯分布的采样间隔中不同时间的时间间隔存放于将要构造的观测矩阵中,并把这些值随机分布在矩阵的对角线上,使每一行上的点大致满足对角线分布。通过对100Hz正弦波进行重构验证构造的观测矩阵的性能,结果表明,使用构造的观测矩阵重构成功率能够达到98.06%,得到了较高的重构精度。（4）在硬件实现时,将IOT—NODE433节点与LM386声音传感器连接,作为发送节点;IOT—NODE433节点连接PC端作为接收节点。发送节点通过稀疏采样,将得到的采样值发送给接收节点并使用构造的观测矩阵与具有普适性的随机高斯观测矩阵进行对比,得到观测值后,使用本文改进的重构算法进行重构,重构结果证明构造的观测矩阵更适合处理节点采集的信号,更利于在硬件上实现。综上所述,找到一套理论上适合处理地下供水管道漏水声信号的压缩感知方法,并通过仿真实验证明压缩感知可以有效弥补节点存储和能量的不足,恢复出漏水信息的重构信号;在硬件实现时,通过使用IOT—NODE433节点和声音传感器等器件,针对地下供水管道漏水声信号的压缩感知方法得以验证,并对节点采集的地下供水管道漏水声信号使用本文构造的观测矩阵及改进的重构算法进行重构,得到了高精度的重构结果,重构成功率为97.89%。此结果证明本文构造的观测矩阵和改进的重构算法能有效降低运算复杂度适合硬件实现。